Matlab图像处理简易入门教程共66页文档
MATLAB图像处理基础教程
MATLAB图像处理基础教程第一章：MATLAB图像处理简介MATLAB（Matrix Laboratory）是一种强大的数值计算和数据可视化软件，广泛应用于各个领域，包括图像处理。
图像处理是一门研究如何对数字图像进行分析、增强、重建和压缩的学科。
本教程将引导读者逐步了解MATLAB图像处理的基本概念和技术。
第二章：MATLAB图像的读取与显示在MATLAB中，可以使用imread函数读取不同格式的图像文件，并使用imshow函数显示图像。
此外，还可以使用imfinfo函数获取图像的详细信息，如分辨率、颜色空间和位深度等。
第三章：图像的灰度处理灰度处理是一种常见的图像预处理方法。
通过将彩色图像转换为灰度图像，可以减少图像的数据量，简化图像处理的复杂性。
在MATLAB中，可以使用rgb2gray函数将彩色图像转换为灰度图像，并使用imhist函数查看灰度图像的直方图。
第四章：图像的滤波处理滤波是一种常用的图像处理操作，用于对图像进行平滑、增强或去噪。
MATLAB提供了各种滤波函数，如均值滤波、中值滤波和高斯滤波等。
可以根据具体需求选择合适的滤波方法，并使用imfilter函数进行滤波处理。
第五章：图像的二值化处理图像的二值化是将图像转换为黑白两色的过程，常用于物体检测、识别和分割等应用。
在MATLAB中，可以使用im2bw函数将灰度图像转换为二值图像，并可以调整阈值来控制二值化的效果。
第六章：图像的几何变换几何变换是一种常见的图像处理操作，用于对图像进行旋转、缩放、平移和翻转等操作。
MATLAB提供了imrotate、imresize、imtranslate和flip函数等实现各种几何变换。
通过组合这些函数，可以实现复杂的图像变换。
第七章：图像的特征提取图像的特征提取是图像处理中的重要步骤，用于从图像中提取出具有代表性的信息。
在MATLAB中，可以使用各种特征提取函数，如imgradient、imhistogram和imcontour等。
MATLAB图像处理与分析教学
MATLAB图像处理与分析教学第一章：MATLAB基础知识与图像处理入门1.1 MATLAB简介与安装1.2 MATLAB界面及基本操作1.3 图像处理的基本概念和应用领域1.4 图像处理的基本流程1.5 MATLAB中的图像处理工具箱介绍第二章：图像的读取、显示与保存2.1 图像的读取与显示2.1.1 读取不同格式的图像文件2.1.2 调整图像显示的尺寸、亮度和对比度2.2 图像的保存与导出2.2.1 图像的保存为不同格式2.2.2 MATLAB图像数据与其他软件的数据交互第三章：灰度图像的处理与分析3.1 灰度图像的转换与显示3.1.1 灰度图像与彩色图像的相互转换3.1.2 灰度图像的直方图显示与均衡化3.2 灰度图像的滤波与增强3.2.1 均值滤波与中值滤波3.2.2 图像的边缘检测与锐化3.3 灰度图像的特征提取与分析3.3.1 图像的边缘检测与特征点提取3.3.2 灰度图像的纹理特征分析第四章：彩色图像的处理与分析4.1 彩色图像的基本特性与表示4.2 图像的颜色空间转换4.2.1 RGB色彩空间与其他常用色彩空间的相互转换4.2.2 色彩空间的调整与增强4.3 彩色图像的分割与目标提取4.3.1 基于颜色特征的图像分割4.3.2 彩色图像的目标提取与识别4.4 图像的融合与合成4.4.1 多幅图像融合与混合4.4.2 图像的合成与拼接第五章：图像处理算法与方法5.1 图像的数学形态学处理5.1.1 膨胀、腐蚀与空洞填充5.1.2 开运算与闭运算5.2 非线性滤波与图像分割5.2.1 均值滤波与中值滤波的改进算法5.2.2 基于阈值的图像分割方法5.3 图像的变换与重建5.3.1 图像的傅里叶变换与频谱分析5.3.2 图像的小波变换与多分辨率分析5.4 图像的分类与识别5.4.1 基于特征向量的图像分类方法5.4.2 基于机器学习的图像识别算法第六章：实例应用与案例分析6.1 图像处理在医学影像中的应用6.2 图像处理在智能交通中的应用6.3 图像处理在工业检测与质量控制中的应用6.4 图像处理在农业与农村发展中的应用6.5 图像处理在文化遗产保护中的应用6.6 图像处理在安全监控与图像搜索中的应用总结：本教学涵盖了MATLAB图像处理与分析的基础知识和常用方法，并结合实例应用与案例分析加深学习者对图像处理的理解和应用能力。
MATLAB图像处理
附2
MATLAB的数字图像处理
●所谓数字图像处理（digital image processing），就是 利用计算机对图像进行去除噪声、增强、恢复、分割、
提取特征等的理论、方法和技术。
1 数字图像的基本概念
● 图像分辨率 清晰度 绝对清晰度 视觉效果
● Resolution (分辨率)单位
dpi (display pixels / inch)
汉王指纹考勤机
指纹识别系统
纹形（箕形、斗形、弓形） 模式区 全局特征（描述了 指纹的总体结构） 核心点 三角点
指纹的基本特征
纹数
局部特征（指指纹纹乱上的节点的特征，这 些特征提供了指纹唯一性的确认信息）
指纹识别系统
纹形可以分为箕形、弓形、斗形，如下图所示。其他的 指纹图案都是基于这三种基本图案
箕形纹
●
位图
MATLAB科学计算与图像处理教程
MATLAB科学计算与图像处理教程第一章：MATLAB入门MATLAB是一种高级数值计算和图像处理软件，其功能强大且易于使用。
本章将介绍MATLAB的基本操作和编程语法，帮助读者快速上手。
1.1 MATLAB环境搭建首先，需要下载并安装MATLAB软件。
安装完成后，打开MATLAB，可以看到主界面和命令窗口。
主界面提供了各种常用工具和功能的入口，而命令窗口则用于输入和执行MATLAB命令。
1.2 MATLAB变量和矩阵在MATLAB中，变量和矩阵是最基本的数据类型。
可以通过赋值操作将某个值或一组值赋给变量，例如：x = 5。
而矩阵则是一个二维数组，可以存储多个数值。
可以使用矩阵运算来对矩阵进行加减乘除等操作。
1.3 MATLAB函数和脚本MATLAB提供了许多预定义函数，可以直接调用来完成特定的数学运算和数据处理任务。
同时，也可以编写自定义函数和脚本，以实现更复杂的功能。
函数是可以被重复使用的代码块，而脚本则是按照顺序执行的一系列命令。
第二章：科学计算应用MATLAB在科学计算领域有广泛的应用，本章将介绍其中几个常见的应用场景，并给出实例演示。
2.1 数据分析与统计MATLAB提供了丰富的数据分析和统计函数，可以对数据进行描述性分析、统计检验、回归分析、时间序列分析等。
以描述性统计分析为例，可以使用mean函数计算平均值，std函数计算标准差，hist函数绘制直方图等。
2.2 信号处理MATLAB在信号处理领域具有强大的功能，可以进行数字滤波、频域分析、语音处理等。
以音频信号处理为例，可以使用fft 函数进行傅里叶变换，filter函数进行数字滤波，sound函数进行音频播放等。
2.3 控制系统设计MATLAB在控制系统设计和仿真方面有很高的应用价值。
可以使用Control System Toolbox进行系统建模、控制器设计和系统仿真。
以PID控制器设计为例，可以使用pid函数进行参数调整，sim函数进行系统仿真，step函数绘制系统响应曲线等。
使用MATLAB进行图像处理的基本方法
使用MATLAB进行图像处理的基本方法第一章：介绍MATLAB图像处理工具箱MATLAB是一种用于算法开发、数据可视化和数值计算的高级工具。
图像处理是MATLAB中重要的应用之一，其图像处理工具箱提供了许多功能强大的函数和工具，能够完成各种图像处理任务。
1.1 图像处理基础图像处理是通过计算机对图像进行分析、处理和改变的过程。
它可以用于增强图像的质量、从图像中提取有用的信息或特征，以及实现图像的压缩和恢复等任务。
1.2 MATLAB图像处理工具箱的功能MATLAB图像处理工具箱提供了丰富的函数和工具，包括图像读取和写入、图像增强、图像分割、图像滤波、图像变换等。
这些功能可以帮助用户对图像进行各种处理和分析。
第二章：图像预处理图像预处理是图像处理的第一步，其目的是消除图像中的噪声和其他不必要的信息，使后续的处理更加准确和有效。
2.1 图像读取和显示在MATLAB中，可以使用imread函数读取图像，imshow函数显示图像。
读取图像后，可以对图像进行显示、调整亮度和对比度等操作。
2.2 图像增强图像增强是通过对图像的像素值进行调整，改善图像的视觉质量。
常用的图像增强方法有直方图均衡化、对比度拉伸和滤波等。
第三章：图像分割图像分割是将图像划分成若干个具有独立意义的部分的过程。
图像分割可以帮助我们识别并提取出感兴趣的目标，进行后续的处理和分析。
3.1 基于阈值的图像分割阈值分割是一种简单且有效的图像分割方法，其思想是将图像中的像素分成前景和背景两部分。
MATLAB提供了imbinarize函数用于阈值分割。
3.2 基于边缘的图像分割边缘分割基于图像中物体的边界特征，通过检测图像中的边缘来实现图像分割。
MATLAB中的边缘检测函数包括edge和gradient。
第四章：图像滤波图像滤波是对图像进行平滑或增强处理的过程，它可以帮助去除图像中的噪声、增强图像的边缘和细节等。
4.1 线性滤波线性滤波是一种基于加权和求和的滤波方法，常用的线性滤波器有均值滤波器和高斯滤波器等。
MATLAB 图像处理
实验一 MATLAB 数字工具软件的应用掌握MATLAB 软件的基本数据计算功能 掌握MATLAB 软件的程序设计方法掌握MATLAB 软件多媒体文件处理的基本方法 实验步骤1． 安装MATLAB 软件解压三个相应的压缩包文件，启动第一个压缩包（CD1）解压后的安装程序，根据提示进行相关选项的选择，等待安装过程完成即可。
2． 启动MATLAB 程序，熟悉基本数据计算功能和绘图功能 熟悉MATLAB 的常用命令（使用help 命令查看帮助信息） 执行help 命令的结果：熟悉MATLAB 的矩阵操作根据示例，画出下列常见曲线图像y =√x 3； y ={2x 3+1, x≥10, -1<x<1−x 3, x≤-1示例（绘制正弦曲线）：t=0:0.1:2*pi;y=sin(t);plot(t,y,':hb')代码如下:>> x=-5:0.1:5;>> y=(-x.^3).*(x<=-1)+(0).*(x>-1 & x<1)+(2*(x.^3)+1).*(x>=1); >> plot(x,y,':hb');运行结果：3．掌握多媒体文件处理的基本方法熟悉图像读取、显示的方法：图像读取：A=imread(FILENAME,FMT)图像保存：imwrite(A，FILENAME,FMT)图像显示：imshow(A,[low high])>> cameraPhoto = imread('camera_256.jpg');>>imshow(cameraPhoto);>>imshow(ricePhoto);熟悉常用的图像格式转换方法。
读取一幅彩色图像，分别使用下列方法将图像转换为黑白图像或灰度图像：im2bw(I,LEVEL)rgb2grayim2uint8im2double>> imshow(colorPhoto);原图：>> grayPhoto = im2bw(colorPhoto); >> imshow(grayPhoto);保存到文件：>> imwrite(grayPhoto,'grayPhoto1.jpg'); 经过im2bw转换后的结果：>> grayPhoto2 = rgb2gray(colorPhoto); >> imshow(grayPhoto2);保存到文件：>> imwrite(grayPhoto2,'grayPhoto2.jpg'); 经rgb2gray转换后的结果：>> grayPhoto3=im2uint8(colorPhoto); >> imshow(grayPhoto3);显示如下图：（仍为真彩色图像）>> grayPhoto4 = im2double(colorPhoto); >> imshow(grayPhoto4);显示如下图：（仍为真彩色图像）掌握简单图像代数运算方法（图像叠加与分离）：1.分别读取两幅大小一样的图像（可以使用压缩包中的图像，或是任意两幅大小相同的图像），如果是彩色图像，请使用适当命令将图像转换为灰度图像；2.两幅图像相加，注意，第二幅图像在相加前要乘以适当的系数（例如0.3），以避免图像相加后灰度值超出显示范围；3.相加后的复合图像再减去第二幅图像，注意，相减时请使用与上一步相同的系数4.使用’subplot’命令，将两幅原始图像，相加后的复合图像，以及相减后的图像同时显示出来。
Matlab图像处理教程及方法 ppt课件
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/2、图像的点运算
二、灰度的线性变换
DB f DA f ADA fB
Fa>1时，输出图像的对比度将增大；Fa<1时，输出图像对比度将减小。 Fa=1且Fb非零时，所有像素的灰度值上移或下移，使整个图像更暗或 更亮。Fa<0，暗区变亮，亮区变暗。
ppt课件
图像变暗后灰度均衡化 图像变亮后灰度均衡化
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/3、图像的几何变换
一、图像平移
正变换
1 0 0
[ x1 y1 1] [ x0 y0 1] 0 1 0
Tx
Ty
1
逆变换
1
0 0
[x0 y0 1] [x1 y1 1] 0
1 0
Tx
Ty
图像易受光照、视角、方位、噪声等的影响。使得同一类图像的不同变形 体之间的差距有时大于该类图像与另一类图像之间的差距，影响图像识别、 分类。图像归一化就是将图像转换到唯一的标准形式以抵抗各种变换，从 而消除同类图像不同变形体之间的外观差异。也称为图像灰度归一化。
原 图 像 及 直 方 图
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图像直方图归一化
imhist(I);%灰度直方图
I=imread(‘red.bmp’);%读入图像 figure;%打开新窗口 [M,N]=size(I);%计算图像大小 [counts,x]=imhist(I,32);%计算有32个小区间的灰度直方图 counts=counts/M/N;%计算归一化灰度直方图各区间的值 stem(x,counts);%绘制归一化直方图
‘log’ ‘prewitt’ ‘sobel’
MATLAB图像处理入门指南
MATLAB图像处理入门指南第一章：MATLAB图像处理基础知识在这个章节中，我们将介绍MATLAB图像处理的基础知识。
首先，我们会简要介绍MATLAB是什么以及它在图像处理领域的应用。
然后，我们会介绍图像的表示和存储方式，包括灰度图像和彩色图像。
接着，我们会介绍MATLAB中常用的图像处理函数，并通过一些实例演示它们的使用方法。
第二章：MATLAB图像的读取和显示这一章节将详细介绍如何在MATLAB中读取和显示图像。
首先，我们会介绍MATLAB中读取图像的函数，并举例说明如何读取不同格式的图像文件。
然后，我们会详细介绍如何显示图像，并演示一些常用的图像显示函数的使用方法。
最后，我们会介绍如何在MATLAB中保存处理后的图像。
第三章：MATLAB图像的基本操作在这一章节中，我们将学习MATLAB中图像的基本操作。
首先，我们会介绍如何对图像进行裁剪、旋转和缩放等基本操作，以及如何调整图像的对比度和亮度。
接着，我们会介绍如何进行图像的平移和镜像操作。
最后，我们会介绍如何在图像上绘制几何图形和文本。
第四章：MATLAB图像的滤波处理这一章节将介绍MATLAB中图像的滤波处理方法。
首先，我们会介绍图像的平滑处理，包括均值滤波和高斯滤波等方法。
然后，我们会介绍图像的锐化处理，包括拉普拉斯滤波和Sobel滤波等方法。
接着，我们会介绍图像的边缘检测方法，包括Canny边缘检测和Sobel边缘检测等方法。
最后，我们会介绍图像的噪声去除方法，包括中值滤波和小波降噪等方法。
第五章：MATLAB图像的特征提取和目标识别这一章节将介绍MATLAB中图像的特征提取和目标识别方法。
首先，我们会介绍图像的特征提取方法，包括灰度共生矩阵、方向梯度直方图和尺度不变特征变换等方法。
然后，我们会介绍图像的目标识别方法，包括模板匹配和基于特征向量的目标识别等方法。
接着，我们会介绍MATLAB中常用的目标识别工具箱，并演示其使用方法。
第六章：MATLAB图像的分割和重建这一章节将介绍MATLAB中图像的分割和重建方法。
matlab图像处理教程
matlab图像处理教程MATLAB是一种强大的科学计算软件，包含了许多功能强大的图像处理工具箱。
图像处理是对图像进行数字化处理的过程，可以改变图像的质量和外观，提取图像的信息，以及实现许多其他功能。
MATLAB的图像处理工具箱提供了一系列功能来读取、显示、处理和保存图像。
首先，我们可以使用imread函数读取图像文件，例如：```img = imread('image.jpg');```然后，我们可以使用imshow函数显示图像在MATLAB的图形窗口上，例如：```imshow(img);```接下来，我们可以使用各种图像处理函数来改变图像的外观和质量。
例如，我们可以使用imresize函数来改变图像的大小：```resized_img = imresize(img, 0.5); % 将图像大小减小一半```我们还可以使用imrotate函数来旋转图像：```rotated_img = imrotate(img, 45); % 将图像逆时针旋转45度```除了改变图像的大小和旋转，我们还可以应用各种图像滤波器来增强图像的质量。
例如，我们可以使用imfilter函数应用加权平均滤波器来模糊图像：```blurred_img = imfilter(img, ones(5)/25); % 应用5x5的加权平均滤波器```另一方面，我们可以使用imdilate和imerode函数来进行形态学操作，例如膨胀和腐蚀：```dilated_img = imdilate(img, strel('diamond', 5)); % 对图像进行5像素的膨胀操作eroded_img = imerode(img, strel('disk', 3)); % 对图像进行3像素的腐蚀操作```最后，我们可以使用imwrite函数将处理后的图像保存到文件中，例如：```imwrite(blurred_img, 'blurred_image.jpg');```总结来说，MATLAB的图像处理工具箱为我们提供了一系列功能强大的函数来读取、显示、处理和保存图像。
matlab 传统图像处理流程
matlab 传统图像处理流程下载温馨提示:该文档是我店铺精心编制而成，希望大家下载以后，能够帮助大家解决实际的问题。
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thresh=graythresh(I);%自动设定所需的最优化阈值
OTSU算法：最大类间方差法自动单阈值分割。
Kapur算法：一维直方图熵阈值算法
niblack算法：局部阈值分割 阈值的计算公式是T = m + k*v，其中m为以该像素点为中心的区域的平 均灰度值，v是该区域的标准差，k是一个系数。
figure；%创建一个新的窗口
figure；subplot（m,n,p）；imshow（I）；
Subplot(m,n,p)含义为：打开一个有m行n列图像位置的窗口， 并将焦点位于第p个位置上。
/1、图像的读取和显示 四、图像的格式转换
im2bw(I,LEVEL);
阈值法从灰度图、RGB图创建二值图。LEVEL为指定的阈值；（0,1）。
tclo kg s
c为尺度比例常数，s为源灰度值，t为变换后的目标灰 度值。k为常数。灰度的对数变换可以增强一幅图像 中较暗部分的细节，可用来扩展被压缩的高值图像中 的较暗像素。广泛应用于频谱图像的显示中。
Warning：log函数会对输入图像矩阵s中的每个元素进行
操作，但仅能处理double类型的矩阵。而从图像文件中得到的 图像矩阵大多是uint8类型的，故需先进行im2double数据类型 转换。
图像直方图归一化
imhist(I);%灰度直方图
I=imread(‘red.bmp’);%读入图像 figure;%打开新窗口 [M,N]=size(I);%计算图像大小 [counts,x]=imhist(I,32);%计算有32个小区间的灰度直方图 counts=counts/M/N;%计算归一化灰度直方图各区间的值 stem(x,counts);%绘制归一化直方图
内容安排
/1、图像的读取和显示 /2、图像的点运算 /3、图像的几何变换 /4、空间域图像增强 /5、频率域图像增强 /6、彩色图像处理 /7、形态学图像处理 /8、图像分割 /9、特征提取
/1、图像的读取和显示
一、图像的读取
A=imread(FILENAME,FMT)
FILENAME 指定图像文件的完整路径和文件名。如果在work工作目录下 只需提供文件名。FMT为图像文件的格式对应的标准扩展名。 I_1=imread('D:\10.06.08nir\TTC10377.BMP');%读入图像 二、图像的写入
/2、图像的点运算
二、灰度的线性变换
D B fD A fA D A fB
Fa>1时，输出图像的对比度将增大；Fa<1时，输出图像对比度将减小。 Fa=1且Fb非零时，所有像素的灰度值上移或下移，使整个图像更暗或 更亮。Fa<0，暗区变亮，亮区变暗。
/2、图像的点运算
三、灰度的对数变换
I=imread('nir.bmp');%读入图像
F=fft2(im2double(I));%FFT F=fftshift(F);%FFT频谱平移
F=abs(F); T=log(F+1);%频谱对数变换 figure;imshow(F,[]);title('未经变换的频谱'); figure;imshow(T,[]);title('对数变换后');
I=imread('nir.bmp'); figure;imshow(imadjust(I,[],[],0.75)); %gamma=0.5 title('Gamma 0.5');
原 图 像
NIR
Gamma 0.5
Gamma 1.5
四、灰度阈值变换及二值化
f
x 205
x 5x
T T
T为指定阈值
BW=im2bw(I,level);%level为人工设定阈值范围为[0 ,1]
DA
DMaxDA A0 i0
Hi
[J,T]=histeq(I);%J为输出图像，T为变换矩阵
图像易受光照、视角、方位、噪声等的影响。使得同一类图像的不同变形 体之间的差距有时大于该类图像与另一类图像之间的差距，影响图像识别、 分类。图像归一化就是将图像转换到唯一的标准形式以抵抗各种变换，从 而消除同类图像不同变形体之间的外观差异。也称为图像灰度归一化。
rgb2gray;从RGB图创建灰度图，存储类型不变。 im2uint8 将图像转换成uint8类型
im2double 将图像转换成double类型
/2、图像的点运算
一、图像直方图
灰度直方图描述了一副图像的灰度级统计信息，主要应用于图像分 割和图像灰度变换等处理过程中。从数学角度来说，图像直方图描述图 像各个灰度级的统计特性，它是图像灰度值的函数，统计一幅图像中各 个灰度级出现的次数或概率。归一化直方图可以直接反映不同灰度级出 现的比率。横坐标为图像中各个像素点的灰度级别，纵坐标表示具有各 个灰度级别的像素在图像中出现的次数或概率。
imwrite(A，FILENAME,FMT)
FILENAME参数指定文件名。FMT为保存文件采用的格式。 imwrite(I6,'nirdilatedisk2TTC10373.bmp');
/1、图像的读取和显示
三、图像的显示
imshow(I,[low high])
I为要显示的图像矩阵。[low high]为指定显示灰度图像的灰度范围。 高于high的像素被显示成白色；低于low的像素被显示成黑色；介于 High和low之间的像素被按比例拉伸后显示为各种等级的灰色。 figure；imshow(I6);title('The Main Pass Part of TTC10373');
/2、图像的பைடு நூலகம்运算
三、灰度的Gamma变换
yxesp
其中，x、y的取值范围为[0,1]。esp为补偿系数，r则为Gamma系数。 Gamma变换是根据r的不同取值选择性的增强低灰度区域的对比度 或者高灰度区域的对比度。
J=imadjust(I,[low_in high_in],[low_out high_out],gamma)
kittlerMet : 表示kittler 最小分类错误(minimum error thresholding)全局二 值化算法。
直
原
接
图
阈
像
值
分
割
0.25
算 法
算 法 算 法
割
分
法
算
OTSU
Niblack
KittlerMet
Kapur
割
分
值
阈
动
自
/2、图像的点运算
五、直方图均衡化
DBf